본 연구에서는 한국과 미국의 사물 인터넷 관련 특허 초록을 수집하여 키워드 네트워크 및 키워드 커뮤니티 네트워크를 구축하고 네트워크 분석을 실시하였다. 먼저 TF-IDF 가중치를 적용하여 중요 키워드를 추출하고 이 중요 키워드와 상관관계가 높은 키워드들을 재추출하여 핵심 키워드를 선정하였다. 선정된 키워드를 중심으로 키워드 네트워크를 구축한 다음 네트워크 탐지를 시행하여 키워드 커뮤니티 네트워크를 재구축하여 기술 간의 연결 관계를 분석하였다. 본 연구에서 생성한 키워드 커뮤니티 네트워크는 특허의 내용을 예측할 수 있을 뿐만 아니라 커뮤니티 간의 연결 관계를 분석함으로써 기술 간의 연관 관계도 파악할 수 있다. 키워드 커뮤니티 네트워크 분석 결과 한국은 보안, 반도체, 이미지 프로세스와 같은 사물 인터넷의 기반 기술 분야의 특허가 중요한 특허 기술로 나타난 반면 미국의 경우 스마트 홈, 대화형 매체 그리고 통신 등과 같은 사물 인터넷 환경, 응용 분야의 기술이 중요한 기술로서 자리잡고 있음을 알 수 있다.
세계적으로 해양산업은 크루즈산업에 많은 관심과 연구가 대폭적으로 이루어지고 있고 우리나라도 미래의 잠재력 있는 국가동력산업의 하나로 인식하고는 있으나 크루즈산업의 연구동향 분석 연구는 국내외에 활발히 이루어지고 있지 않다. 따라서 우선 세계 크루즈산업을 연구하고 이해하기 위해서는 최근에 다양한 산업에 대한 연구동향을 분석한 방법을 활용하여 크루즈산업에도 적용할 필요가 있다. 본 논문의 목적은 외국 유명저널에 발표된 크루즈산업과 관련된 학술논문에서 제시하고 있는 키워드와 논문을 매개로 한 키워드 네트워크를 구축하여 복잡계의 네트워크 분석에서 사용하는 연결 중심성과 매개 중심성 분석방법으로 시대별로 나누어 시각화하여 살펴봄으로써 세계 크루즈산업의 연구동향을 심층적으로 관찰하여 논의하는 것이다. 본 연구에서 제시된 키워드 빈도는 Zipf의 법칙을 따르고 노드의 연결정도는 멱함수 분포를 보여주고 있어 언어네트워크에서 분석하는 키워드 네트워크와 동일함을 관찰한다. 연구방법론으로는 키워드 네트워크 분석을 위하여 사회연결망 프로그램인 넷마이너 4.0을 사용하여 여러 가지 중심성 측정방법 중 키워드 상위 20개의 빈도순위를 비교하여 빈도순위와 가장 가까운 중심성 측정방법을 선택하여 크루즈산업의 연구동향을 분석한다. 특히 크루즈산업의 연구동향이 연도 기간별로 어떠한 변화를 가져왔는지를 살펴보기 위해 2000년 이전과 2000년 이후로 크게 대별하여 나누고 2000년 이후에는 5년 주기로 각 기간별 공통적으로 나타나는 연결 중심성이 높은 최상위의 키워드인 cruise와 tourism 노드를 중심으로 매개 중심성이 높은 것들의 키워드 네트워크를 시각화하여 논의한다. 연구결과에서 흥미롭게도 2010-2014의 기간에 새로운 노드로 China가 등장하여 최상위의 키워드들을 연결하고 있는 것은 최근 급성장하고 있는 중국의 크루즈산업의 발전 양상을 보여준다. 그러므로 본 연구에서 사용하는 키워드 네트워크 분석은 각 연도 기간별 네트워크의 다른 종류의 숫자와 크고 작은 중심축 군집 네트워크의 숫자의 증감뿐 아니라 중심축 군집 네트워크의 중심에 있는 키워드 간의 연결 분석을 용이하게 해주어 기간별 연구동향을 파악하는데 유용한 방법임을 확인할 수 있었다.
본 연구는 학술논문의 저자키워드 출현순서에 따른 저자키워드의 중요도를 측정해보고자 하는 연구이다. 먼저 출현순서에 따른 저자키워드의 특징을 분석한 후 네트워크 분석 방법의 연결정도중심성, 근접중심성, 매개중심성, 위세중심성, 그리고 네트워크의 구조적공백성의 효과크기와 같은 지수를 사용하여 학술논문의 저자키워드 출현순서에 따른 저자키워드의 중요도를 측정해보았으며 각각의 네트워크 지수와 저자키워드의 출현순서와의 상관관계분석을 수행하였다. 네트워크 분석 지수 중 연결정도중심성 지수, 매개중심성 지수의 경우 각 학문분야별 저자키워드의 출현순서와의 상관관계의 결과에서의 유의한 분야의 수가 비교적 다른 지수에 비해 많았다. 이와 같은 결과를 통해 저자키워드의 중요도를 단지 출현빈도만으로 판단했던 것에서 벗어나 저자키워드의 중요도 측정을 위한 방법으로 연결정도중심성 지수, 매개중심성 지수도 고려해 볼 수 있음을 알 수 있었다.
최근 여러 분야에서 키워드네트워크의 구조 분석을 통해 연구동향의 특징을 분석하는 시도가 있어 왔다. 하지만 대부분의 기존 연구는 주로 정적인 네트워크의 구조 분석에 집중하였으며 시간에 따라 네트워크 구조가 어떻게 변화하는지에 대한 연구는 부족하였다. 본 논문에서는 2002년부터 2011년까지 컴퓨터 공학 분야의 해외 학술지에 게재된 논문들의 데이터베이스를 활용하여 연도별 키워드네트워크를 구축하고, 구조적 변화를 조사하였다. 그 결과, 키워드네트워크에서 대부분의 키워드는 다음 연도에서도 잔존하며 제거되는 키워드에 비해 연결(부속된 간선)의 차수는 크지만 평균 강도는 약한 특징을 보였다. 또한, 다음 연도의 키워드네트워크로 변화할 때, 키워드들 사이의 연결은 잔존되기보다 제거되는 비율이 높았으며 제거되는 연결들의 강도가 더 큰 특징을 보였다. 이러한 결과들은 연구 분야를 대변하는 키워드 자체의 변화는 작지만 그들 사이의 관계는 크게 변화하며 잔존 또는 제거되는 키워드 및 간선 그룹 사이에는 연결의 차수나 강도 측면에서 큰 차이가 존재함을 뜻한다. 본 논문의 분석결과들은 10년 동안의 데이터에 대해서 일관되게 관찰되었으며 이는 컴퓨터공학 분야 키워드네트워크 변화를 이해하는 데 중요한 원리임을 암시한다.
특허의 중요성이 커짐에 따라 특허분석의 중요성 또한 점점 커지고 있다. 특허분석은 네트워크 기반 방법과 키워드 기반 방법으로 나눠지는데 네트워크 기반은 특허 내부에 존재하는 세부 기술정보에 대한 분석이 불가능하다는 단점이 있고 키워드 기반은 기술정보간의 상호관계를 규명하지 못한다는 단점이 있다. 기존에 제시된 네트워크 기반 특허 분석과 키워드 기반 분석의 한계를 극복하기 위해서 두 방법을 혼합한 방법으로서 본 연구에서는 특허 키워드 네트워크 기반 분석 방법론을 제시하였다. 본 연구에서는 LED 분야의 특허들을 대상으로 텍스트 마이닝을 통해 중요한 기술정보를 추출한 다음, 키워드 네트워크를 구축하고, 이를 대상으로 커뮤니티 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 특허 키워드 네트워크는 매우 낮은 밀도와 매우 높은 클러스터링 지수를 나타내었다. 밀도가 높다는 것은 LED 분야내 특허 키워드 네트워크 내 노드(키워드)들이 산발적으로 연결되어 있다는 것을 의미하며, 클러스터링 지수가 높다는 것은 해당 키워드 네트워크 내 노드, 즉 키워드들이 각각의 커뮤니티로 매우 긴밀하게 연결되어 있음을 나타낸다. 둘째, 특허 키워드 네트워크도 다른 지식네트워크와 마찬가지로 명확한 멱함수 분포를 따른다는 사실을 알 수 있었다. 이는 기존에 활발히 연구, 활용되어 많은 연결고리를 갖고 있는 특허개념(키워드)수록 지속적으로 다른 연구자들에 의해 선택되고 이 키워드를 바탕으로 새로운 키워드들이 연결되어서 이들 키워드간의 조합으로 새로운 기술이 발명된다는 것이다. 셋째, 특허가 개발될 때 특정 분야에 유입된 키워드 중 새로운 링크가 생긴 키워드의 대부분이 기존에 연결되어 있던 커뮤니티 내의 키워드들과 결합되어 새로운 특허 개념을 구성한다는 사실을 발견하였다. 이러한 사실은 단기(4년) 장기(10년) 두 기간 모두 동일하게 나타났다. 나아가 본 연구에서 제시한 방법론을 통해 도출된 특허 키워드 조합 정보를 활용하면 미래에 어떤 개념들이 합쳐져서 새로운 특허 단위로 만들어 질지 가늠해볼 수 있고, 새로운 특허를 개발할 때 참고할 수 있는 유용한 정보로 활용할 수 있다.
본 논문의 목적은 1999년에서 2018년 사이 발간된 디자인 관련 연구 논문들을 취합하고, 이들 논문들을 대상으로 키워드 네트워크 분석을 시행함으로써, 최근 20년간의 디자인분야 글로벌 연구의 특성과 동향을 파악하는 것이다. 이를 위해 스코퍼스에 등재된 디자인 분야의 22개 학술지로 부터 3,569개 연구 논문들을 취합하였으며, 저자 키워드와 인덱스 키워드를 활용하여 키워드 네트워크 모델을 설정하였다. 이들로부터 자주 사용되는 키워드들을 분석하였으며, 최근 20년을 4개 기간으로 나누어 각 기간 별로 중심성(연결, 매개) 지표를 산정, 키워드 네트워크 분석을 실시하였다. 연구결과, 디자인관련 주요 연구들과 디자인 관련 융합연구들의 특성과 동향이 키워드 네트워크 분석을 활용하여 정량적으로 설명될 수 있음을 보여주었다. 본 연구의 결과는 기술발전이 가져올 디자인 여건의 변화를 감지하고 적시성 있는 디자인 관련 연구를 추진하기 위한 자료로 활용 가능할 것으로 기대된다.
소셜 네트워크가 웹 2.0의 대표적 서비스로 자리 잡으면서 이를 이용한 다양한 서비스가 등장하고 있으며 그 중 포탈 서비스도 예외는 아니다. 하지만 포탈과 소셜 네트워크의 융합은 마이크로 블로그 형태의 소셜 네트워크 서비스를 포탈 화면에 실시간 검색으로 공개하는 정도에 그치고 있을 뿐이다. 본 논문에서는 마이크로 블로그의 open API 서비스를 이용하여 사용자의 인적 네트워크와 윈도우업 데이터를 추출한 후 키워드 도출 가중치 식을 통해 소셜 네트워크 내의 이슈가 되는 키워드를 도출한다. 도출된 키워드는 포탈 서비스에 융합되어 사용자의 소셜 네트워크 내 이슈 키워드와 관련된 정보제공서비스를 할 수 있다.
이 연구의 목적은 특정한 독후감 사례들을 수집하고, 독후감 텍스트를 구성하는 키워드들을 대상으로 언어 네트워크를 구성하여, 독후감에 담겨있는 의미적 특성을 파악하는데 있다. 분석대상의 독후감은 전체 23편이며, 중등부 6편, 고등부 9편, 일반부 8편으로 구성된다. 3집단과 전체, 그리고 특정한 개별 독후감을 대상으로 키워드들을 선정하고, 동시출현관계를 바탕으로 하는 5가지 키워드 네트워크들을 구성하고 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 각 집단 및 개별 독후감의 키워드 네트워크들은 서로 다른 구조적인 특성을 나타내었다. 둘째, 3가지 중심성(연결정도 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성)의 분석 결과 각 네트워크마다 중심성이 높은 키워드들이 다르게 나타났다. 이러한 특성은 독후감의 키워드 네트워크 분석이 개별 독후감뿐만 아니라 집단별 독후감들의 특성을 파악하는데 유용하다는 의미가 된다.
본 연구에서는 세계 해운경제관련 국제저널에 게재된 논문을 대상으로 5년 주기의 연도 기간별로 2000년~2004년, 2005년~2009년, 2010년~2014년 세 단계로 나누고 저자키워드를 추출하여 네트워크 분석방법인 연결중심성과 매개중심성 방법론을 활용하여 세계 해운경제의 연구동향을 양적인 관점에서 살펴본다. 빈도로 추출한 본 연구의 자료는 Zipf's의 법칙을 따르고 있으며, 키워드 노드들이 멱함수 분포를 가지므로 해운경제 키워드가 네트워크분석에 적합하다는 것을 보여주었다. 연도시기별로 공유되는 키워드 분석에 설명력을 더해 주기 위하여 Delta-C 알고리즘을 만들어서 시간에 따른 키워드의 변화 경향을 설명하고자 하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 해운경제 키워드를 세 개의 연도시기별로 분석한 결과 두 개의 서로 다른 패턴을 발견하였다. 첫 번째 패턴은 세 개의 모든 기간에 공유되는 키워드이고 두 번째 패턴은 두 개 시기에 연속적으로 혹은 불연속적으로 나타나는 키워드였다. 모든 시기에 연속적으로 사용된 키워드는 연결중심성 값이 불규칙하게 변화하는 양상을 보인다. 주기가 연속인 경우는 세 가지이다. 첫 번째 경우는 2000년~2004년과 2005년~2009년 연속으로 걸쳐서 사용된 키워드의 특징은 처음에 사용된 키워드의 중심성이 다음 연도기간에 사용될 때에는 낮은 연결중심성을 가졌다. 두 번째 경우는 2005년~2009년과 2010년~2014년 연속으로 걸쳐서 나타난 키워드에서는 후반기에 사용된 키워드가 더 높은 연결중심성을 보였다. 세 번째 경우는 2000년~2004년과 2010년~2014년의 불연속으로 나타난 경우인데 과거에 사용된 모든 키워드의 연결중심성은 가장 최근에는 모두가 낮은 연결 중심성 값을 가졌다. 매개중심성을 사용한 연도시기별 키워드분석결과 이 방법은 연결중심성에 비해서 더 많은 비공유 키워드를 상위에 나타났다. 이러한 연구의 결과의 의의는 네트워크분석을 통하여 향후 연구동향 예측의 기초 자료로 활용할 수 있다는 점이다. 즉, 연결중심성은 연도 기간별 주요 연구주제를 파악할 수 있는데 도움을 줄 수 있고 매개중심성은 특정기간에 등장하는 특이한 주제 파악에 도움이 된다는 것이다.
본 연구는 학술논문의 출현순서에 따른 저자키워드의 중요도를 측정해보고자 하는 연구이다. 이를 위해 학술논문 저자키워드의 출현순서를 측정한 후 네트워크 분석 방법의 연결정도중심성, 근접중심성, 매개중심성, 위세중심성 지수를 사용하여 저자키워드의 중요도를 측정해보았으며 다음으로 각각의 네트워크지수 값과 저자키워드의 출현순서와의 상관관계 분석을 수행하여 출현순서의 특징을 살펴보고자 하였다. 연구결과 연결정도중심성, 근접중심성, 매개중심성, 위세중심성 모두 4번 째 출현순서가 높은 군집의 논문수가 많은 것으로 나타났다. 다음으로 상관관계 분석결과 근접중심성을 제외한 연결정도중심성, 매개중심성, 위세중심성의 경우 출현순서의 뒷부분으로 갈수록 지수 값이 모두 높아지는 것을 볼 때 네트워크 상에서 상대적으로 중요한 용어가 뒷부분에 위치한다는 것을 알 수 있다. 본 연구는 대략적으로 연구자들의 저자키워드 부여 행태를 살펴볼 수 있었다는 점에서 의의를 지닌다. 향후 저자키워드의 전개양상을 심층적으로 살펴 보기 위해서는 상황적 요인, 행동, 심리 등을 파악하여 보완하는 후속 연구가 반드시 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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